搜救系统采用固定翼无人机

　　传统的重大灾害后搜救行动面临许多问题。来自马来西亚的一个团队在《国际车辆自主系统杂志》上撰文，提出了一种实用的解决方案，其中包括使用固定翼无人机(UAV)的实时人体检测系统。

　　马来西亚雪兰莪州诺丁汉大学的Cheok Jun Hong和Vimal Rau Aparow以及马来西亚柔佛州斯古代南方大学学院的Hishamuddin Jamaluddin将无人机技术与现成的小型工具(如树莓派电脑)结合在一起。与传统技术相比，这不仅使他们能够更好地管理系统功能，而且还可以从附带的相机传输航空图像。

　　这种新颖的方法之所以特别吸引人，是因为它能够将计算密集型的人工检测任务卸载到边缘的服务器上，这是由4G蜂窝网络技术实现的。该团队解释说，该服务器采用了YOLOv3深度神经网络，经过了VisDrone和SARD数据集的训练，可以从无人机摄像头收集的图像中精确识别人物，并将结果传输给地面控制。有了确定的身份，救援队就可以被派往需要救援的确切地点。

　　该系统将深度学习算法和移动边缘计算结合在一起，代表了传统搜索和救援方法的转变，可以在重大事件中加快整个过程。避免有人驾驶飞机或人员在危险环境中覆盖大量地面也有好处。

　　该团队解释说，他们使用YOLOv3架构的卷积神经网络可以实现近80%的平均精度(mAP)，用于识别无人机相机图像中的人物。通过使用TensorRT工具包，研究人员可以进一步优化方法，并且与原始神经网络相比，在不损失准确性的情况下，将推理速度提高了约三倍。当然，虽然该系统的覆盖范围比无线电系统更大，但它确实依赖于整个搜救区域的4G网络的稳定性和存在性。

　　研究人员最初为人类搜索和救援场景设计了这个系统，但它可以适应其他应用，比如公共安全和预防犯罪。它可以用来巡逻易受犯罪活动影响的地点，甚至可以用来追踪罪犯。

　　更多信息:Cheok Jun Hong等，无人驾驶飞行器的实时人体搜索和监控系统，International Journal of vehicle Autonomous Systems(2024)。DOI: 10.1504/IJVAS.2023.136180期刊信息:International Journal of Vehicle Autonomous Systems由Inderscience提供引文:使用固定翼无人机的搜索和救援系统(2024年1月26日)检索自2024年1月29日https://techxplore.com/news/2024-01-wing-unmanned-aerial-vehicle.html此文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。